Die Nachwuchsgruppe beschäftigt sich mit der Entwicklung statistischer Inferenzmethoden für maschinelle Lernverfahren. Besonderes Augenmerk legen wir auf epidemiologische Probleme wie Confounding, hochdimensionale Daten und Überlebenszeitanalysen. Das Projekt ist methodischer Natur, konzentriert sich jedoch stark auf Anwendungen. Die von uns entwickelten Methoden sind als Softwarepakete öffentlich verfügbar, die von Praktikern und angewandten Forschern direkt verwendet werden können.

Die Forschungsschwerpunkte der Nachwuchsgruppe sind:

• Interpretierbares maschinelles Lernen
• Statistische Eigenschaften von maschinellen Lernverfahren
• Überlebenszeitanalyse
• Statistische Software
• Anwendung auf hochdimensionale Daten

Die Gruppe wird durch das Emmy Noether-Programm der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert und von Marvin N. Wright geleitet.